在沸沸扬扬的大数据江湖里，有这么一个框架，它刚开始很低调，然而，就在那么一个不起眼的一天，突然展示出其绝妙的武功，让大数据各大框架的掌门人暗挑大拇指，好了，不卖关子了，这个“横空出世”的框架就是——Hive。
一：Hive产生的背景
万事有因果，Hive的出现也不是无缘无故的，总体来说，Hive出现的原因主要有两个：
1. MapReduce编程太麻烦
有过MapReduce编程经验的小伙伴们应该都能体会到编写MapReduce代码有多麻烦，Hive正是体谅到了小伙伴们的烦 恼， 于是才扬长避短，更快、更方便地解决了大家的烦恼。
2. SQL不能直接在HDFS上进行查询
虽然HDFS是一种强大的分布式存储系统，可是存储在HDFS上的内容就是普通的数据而已，这可难倒了一众数据库管理人员，于是，Hive说：“没关系，只要你们会SQL，就很容易掌握我，我能帮助你们方便地操作HDFS上的数据”。哇，Hive的出现又解决了数据库管理员的苦恼，太伟大了！
二：Hive到底是什么
正式介绍一下Hive:
Facebook 为了解决海量结构化日志数据的分析而开发了 Hive，后来开源给了 Apache 软件基金会。
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL 查询功能， Hive 底层是将类SQL 语句转换为 MapReduce任务运行。
注意：
- 从Hive2.x开始，底层的默认执行引擎已经改成了Spark
- Hive底层执行引擎支持：MR/Tez/Spark
三：Hive的数据管理
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元数据信息(记录数据的数据)是存放在MySQL中
四：Hive的部署
1.先安装好MySQL
2. 下载Hive安装包，并解压到指定目录
3. 添加HIVE_HOME到系统环境变量
4. 修改配置
hive-env.sh
hive-site.xml （MySQL的连接配置）
5. 拷贝MySQL驱动包到$HIVE_HOME/lib